แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Adaptive parameter control in genetic algorithms
การควบคุมพารามิเตอร์แบบปรับตัวในขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม

LCSH: Genetic algorithms
LCSH: Adaptive control systems
Abstract: This thesis proposes a method to overcome the parameter setting problem of genetic algorithms. This method is denoted as 'Adaptive Parameter Control Algorithm' (APCA). The concept fo APCA is based on two levels of genetic algorithms. The task level genetic algorithm (lower level genetic algorithm) solves the original problem, while the meta-level genetic algorithm (upper level genetic algorithm) optimizes the parameters of the task level. Both levels operate concurrently. Each individual in the population of the meta-level genetic algorithm is a parameter set for the task level genetic algorithm. The evaluation of each individual inthe meta-level population is carried out by assigning it as the parameter set of the task level genetic algorithm, the performance of the task level genetic algorithm is then used as the fitness. The task level genetic algorithm with multiple subpopulations is used to parallelize the evaluation of the meta-level population. This fits well with a coarse-grained model parallel genetic algorithm. The empirical results indicate that APCA is not only faster than other algorithms, but APCA also more reliably finds optimal solutions
Abstract: วิทยานิพนธ์นี้เสนอวิธีการที่ช่วยแก้ปัญหาเกี่ยวกับการปรับพารามิเตอร์ของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมวิธีนี้เรียกว่า 'ขั้นตอนวิธีการควบคุมพารามิเตอร์แบบปรับตัว' หรือ 'Adaptive Parameter Control Algorithm' (APCA) หลักการทำงานของ APCA อยู่บนพื้นฐานของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมสองชั้น โดยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นล่างแก้ปัญหาที่กำหนดให้ ส่วนขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นบนจะปรับพารามิเตอร์ของระดับล่างให้เหมาะ ทั้งสองชั้นจะทำงานไปพร้อมๆ กัน ทั้งนี้สมาชิกแต่ละตัวในประชากรของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นบนคือชุดพารามิเตอร์ของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นล่าง การประเมินคุณภาพของสมาชิกแต่ละตัวในประชากรชั้นบนทำโดยการกำหนดให้สมาชิกนั้นเป็นพารามิเตอร์ควบคุมของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นล่าง ประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นล่างจะถูกใช้เป็นคะแนนคุณภาพของสมาชิกนั้นๆ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมชั้นล่างแบบที่มีประชากรย่อยหลายๆ กลุ่มถูกใช้เพื่อให้การประเมินคุณภาพของประชากรพารามิเตอร์เป็นไปแบบขนาน ซึ่งวิธีการนี้เหมาะสมเป็นอย่างดีกับการประมวลผลแบบขนานของขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมแบบหน่วยหยาบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า APCA ไม่เพียงแต่หาคำตอบได้เร็วกว่าขั้นตอนวิธีแบบอื่นๆ แต่ APCA ยังสามารถหาผลเฉลยได้แน่นอนกว่า
Chulalongkorn University
Address: กรุงเทพมหานคร (Bangkok)
Email: cuir@car.chula.ac.th
Role: Advisor
Created: 2004
Issued: 2006-01-09
Modified: 2006-08-05
วิทยานิพนธ์/Thesis
URL: http://thailis-db.car.chula.ac.th/CU_DC/Thesis/January2006/Shisanu.pdf
ISBN: 9741758995
eng
©copyrights Chulalongkorn University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 Shisanu.pdf 588.52 KB70 2021-02-03 18:28:48
ใช้เวลา
0.024357 วินาที

Shisanu Tongchim
Title Contributor Type
Adaptive parameter control in genetic algorithms
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Shisanu Tongchim
Prabhas Chongstitvatana
วิทยานิพนธ์/Thesis
Prabhas Chongstitvatana
Title Creator Type and Date Create
High-level circuit synthesis by evolutionary algorithms
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Rachaporn Keinprasit
วิทยานิพนธ์/Thesis
Adaptive parameter control in genetic algorithms
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Shisanu Tongchim
วิทยานิพนธ์/Thesis
Building-block identification by simultaneity matrix
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Chatchawit Aporntewan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Hybrid positive and negative correlation learning in estimation of distribution algorithm for combinatorial optimization problems
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Warin Wattanapornprom
วิทยานิพนธ์/Thesis
Parallel approach to genetic algorithms for evolvable hardware
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Yutana Jewajinda
วิทยานิพนธ์/Thesis
A calculation pipeline of expectation maximization for admixture application
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Prabhas Chongstitvatana
Alongkot Burutarchanai
วิทยานิพนธ์/Thesis
MINIMIZING MAKESPAN USING NODE-BASED COINCIDENCE ALGORITHM IN THE PERMUTATION FLOWSHOP SCHEDULING PROBLEM
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Ornrumpha Srimongkolkul
วิทยานิพนธ์/Thesis
PROJECT MANAGER CENTRALITY IN EFFECTING SOFTWARE DEVELOPMENT TEAM PERFORMANCE
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Wachara Chantatub;Prabhas Chongstitvatana
Raschada Nootjarat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Modeling complex adaptive system using algebraic method
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
Chidchanok Lursinsap;Prabhas Chongstitvatana;Sorasak Leeratanavalee;Samerkae Somhom;Watchalee Jumpamule;Natee Tongsiri
Prompong Sugunnasil
วิทยานิพนธ์/Thesis
A genetic algorithm for finite state machine inference
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Nattee Niparnan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Improving the robustness of evolved robot programs
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Worasait Suwannik
วิทยานิพนธ์/Thesis
Incoporating fuzzy clustering into gray level co-occurrence matrix
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
Prabhas Chongstitvatana;Nipon Theera-Umpon;Karn Patanukhom;Sansdnee Auephanwiriyakul;Patiwet Wuttisamwattana
Yutthana Munklang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Structured svm backpropagation to convolutional neural network applying to human pose estimation
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Peerajak Witoonchart
วิทยานิพนธ์/Thesis
Twin hyper-ellipsoidal support vector classifier
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
Prabhas Chongstitvatana;Nipon Theera-Umpon;Sermsak Uatrongjit;Sansanee Auephanwiriyakul;Ukrit Mankong
Kasemsit Teeyapan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Data reusability prediction for data bypassing
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Warisa Sritriratanarak
วิทยานิพนธ์/Thesis
Classification of risk attitudes from customer behavior with machine learning
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Teeranai Sriparkdee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Failure prediction in open-hole wireline logging of oil and gas drilling operation using support vector machine.
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Maylada Pootisirakorn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Quantum comparator circuit on superconducting quantum computer
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Naphan Benchasattabuse
วิทยานิพนธ์/Thesis
A mimetic evolvable hardware for sequential circuits
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Chatchawit Aporntewan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multi-evidence learning for medical diagnosis
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
;Prabhas Chongstitvatana
Tongjai Yampaka
วิทยานิพนธ์/Thesis
Demand forecasting in production planning for dairy products using machine learning and statistical methods
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Chayuth Vithisoontorn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Sentiment analysis of messages on Twitter related to COVID-19 using deep learning approach
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Chotika Imvimol
วิทยานิพนธ์/Thesis
Knowledge sharing in cooperative compact genetic algorithm
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Orakanya Gateratanakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
NFT-based authentic product verification and trading platform
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Prabhas Chongstitvatana
Natchapol Thongruang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,110
รวม 4,113 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 208,398 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,091 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 339 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 57 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 21 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 5 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 209,921 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.46